BERT можно обучать для заполнения пропусков в тексте с помощью токена [MASK] с использованием языковой модели. Вот шаги, которые можно выполнить для обучения модели BERT:
1. Подготовьте данные для обучения, состоящие из предложений, в которых нужно заменить определенные слова на токен [MASK]. Например, "Я пошел в [MASK]." или "Он [MASK] вчера вечером." Пары контекста и правильного слова используются для обучения модели BERT.
2. Загрузите предобученную модель BERT. Вы можете найти предобученные варианты BERT, доступные в библиотеке transformers от Hugging Face (https://huggingface.co/transformers/).
3. Создайте модель для дальнейшего обучения, загрузив предобученную модель. Заморозьте некоторые слои для избежания переобучения, если требуется.
4. Обучите модель на подготовленных данных, используя функцию потерь, такую как перекрестная энтропия между предсказанными выходами и правильными словами.
5. Оцените производительность модели на отложенной выборке, чтобы оценить ее точность.
Чтобы найти скрипт для обучения модели BERT на сайте, вы можете обратиться к ресурсам, таким как официальный репозиторий BERT на GitHub (https://github.com/google-research/bert) или использовать предварительно написанные обученные модели BERT из библиотеки transformers.
Если вы хотите получить блокнот в Google Colab для обучения модели BERT на задаче заполнения пропусков в тексте с использованием токена [MASK], вы можете использовать этот пример блокнота от Hugging Face: https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/master/examples/masked_language_modeling.ipynb. Этот блокнот предлагает шаги по осуществлению обучения модели BERT на задаче заполнения пропусков в тексте с использованием токена [MASK].